Teoria dos conjuntos fuzzy: desenvolvimento de sistemas e tomada de decisão em saúde (2010)
- Autor:
- Autor USP: ORTEGA, NELI REGINA DE SIQUEIRA - FM
- Unidade: FM
- Sigla do Departamento: MPT
- Subjects: LÓGICA FUZZY; MODELOS MATEMÁTICOS; TOMADA DE DECISÃO; SISTEMAS ESPECIALISTAS; MEDICINA; EPIDEMIOLOGIA; SAÚDE PÚBLICA
- Language: Português
- Abstract: Desde que os primeiros modelos matemáticos e computacionais começaram a ser elaborados em medicina, tornou-se evidente que os obstáculos mais importantes para o desenvolvimento desses sistemas estavam associados a presença de incertezas, imprecisões e ambigüidades inerentes aos procedimentos médicos e `as aplicações nessa área. O diagnóstico de doenças, por exemplo, envolve vários níveis de imprecisão e incerteza. Uma única doença pode se manifestar de forma totalmente diferente em diferentes pacientes e com vários graus de severidade. Além disso, um único sintoma pode ser indicativo de várias doenças distintas, e a presença de outras doenças em um mesmo indivíduo pode alterar completamente o padrão sintomático esperado para qualquer uma delas. Estes efeitos costumam ser geradores de muitas incertezas e imprecisões afetando as interpretações dos exames e o diagnóstico. Temos ainda, que as doenças são geralmente descritas com a utilização de termos lingüísticos, que são intrinsecamente vagos, e que muitas são as variáveis qualitativas em medicina, o que apresenta dificuldades adicionais para utilização de métodos quantitativos. Todo esse cenário produz uma grande quantidade de incertezas e imprecisões na interpretação e análise das medidas e de seus efeitos. Tais incertezas têm sido tratadas majoritariamente com ferramentas da teoria de probabilidades. Embora esses sistemas, baseados na lógica clássica tenham produzido ótimos resultados, impulsionando os estudos nas áreas da saúde como um todo, e particularmente na medicina baseada em evidências, em alguns contextos essas abordagens podem produzir limitações importantes em suas aplicações. Sendo assim, torna-se premente o desenvolvimento de outras técnicas focadas no tratamento dessas incertezas, particularmente as incertezas de identificação, que estão entre as mais prevalentes em medicina. (Continua)(Continuação) A lógica fuzzy, e mais precisamente a teoria de conjuntos fuzzy, tem se demonstrado uma excelente candidata para cumprir esse papel. A Teoria de Conjuntos Fuzzy (TCF) uma das ferramentas de inteligência artificial que mais tem se destacado no campo das atividades médicas. De fato, esta teoria tem demonstrado possuir grande capacidade de aplicação em problemas da biomedicina, devido a sua habilidade para tratar incertezas de identificação e trabalhar com variáveis lingüísticas. No entanto, até então, a maioria dos trabalhos de lógica fuzzy nessa área se deve a aplicações da engenharia médica e do sistema de controle de equipamentos médicos. Contudo, o uso de modelos fuzzy no desenvolvimento de sistemas especialistas e de apoio ao diagnóstico médico, tem crescido enormemente nas ´ultimas duas décadas. Essa tese tem por objetivo apresentar alguns trabalhos que foram desenvolvidos ao longo dos doze anos em que tenho atuado na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, tendo como linha de pesquisa principal as aplicações da lógica fuzzy no campo da saúde. Com o intuito de mostrar quão ampla pode ser a atuação da lógica fuzzy no desenvolvimento de sistemas e tomada de decisão na área médica, escolhemos os trabalhos que melhor exemplificam essa abrangência, ilustrando também que esta vastidão de possibilidades envolve inclusive uma multiplicidade de técnicas e estruturas teóricas. Sendo assim, são apresentados estudos que do ponto de vista médico abrange desenvolvimento de análise de risco, tanto epidemiológico (estimador de risco fuzzy) quanto individual (risco de morte neonatal), avaliação de qualidadede vida, uso de eventos fuzzy para tomada de decisão, escolhas de estratégia de vacinação, análise da idade ótima de vacinação para o sarampo, e análise de imagens de tomografia de impedância elétrica para segmentação de imagen do toráx. (Continua)(Continuação) Do ponto de vista teórico, uma série de abordagens ´e apresentada, passando pelos conceitos mais básicos da teoria de conjuntos fuzzy, explorando as possibilidades das relações fuzzy, definindo os modelos baseados em regras, modelos linguísticos tipo Mamdani e Sugeno, apontando as diferenças e semelhanças entre a TCF e a teria de probabilidades, e apresentando modelagens híbridas, onde diferentes técnicas são utilizadas em conjunto. Além dos trabalhos aqui apresentados outros são citados, de maneira a cobrir um grande espectro de atuação. Todos eles forneceram bons resultados que endossam a tese de que o caminho da informática médica passa necessariamente pelos férteis campos da inteligência artificial e, particularmente, pela lógica fuzzy. Num futuro muito próximo termos lingüísticos como lógica fuzzy, redes neurais artificiais, computação evolutiva e lógica para consistente, para citar as estruturas mais utilizadas, serão tão comuns na comunidade médica quanto o são hoje oxímetro e estetoscópio
- Imprenta:
- Data da defesa: 30.08.2010
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ABNT
ORTEGA, Neli Regina Siqueira. Teoria dos conjuntos fuzzy: desenvolvimento de sistemas e tomada de decisão em saúde. 2010. Tese (Livre Docência) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2010. . Acesso em: 21 maio 2024. -
APA
Ortega, N. R. S. (2010). Teoria dos conjuntos fuzzy: desenvolvimento de sistemas e tomada de decisão em saúde (Tese (Livre Docência). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Ortega NRS. Teoria dos conjuntos fuzzy: desenvolvimento de sistemas e tomada de decisão em saúde. 2010 ;[citado 2024 maio 21 ] -
Vancouver
Ortega NRS. Teoria dos conjuntos fuzzy: desenvolvimento de sistemas e tomada de decisão em saúde. 2010 ;[citado 2024 maio 21 ]
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